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基于Tetrolet变换的热轧钢板表面缺陷识别方法被引量：24: 2016年; 通过Tetrolet变换将热轧钢板表面图像分解成不同尺度和方向的子带,提取子带的Tetrolet高通系数矩阵特征,得到一个高维的特征矢量。利用核保局投影算法对高维特征矢量进行降维,将降维后的低维特征矢量输入支持向量机,从而实现热轧钢板表面缺陷的分类识别。对现场采集到的热轧钢板表面图像样本进行试验,包括横向裂纹、纵向裂纹、横向划伤、纵向划伤、结疤、麻点、网纹、压痕等8类常见热轧钢板表面缺陷,以及氧化铁皮和无缺陷等样本。试验结果表明基于Tetrolet变换方法对样本图像的识别率可达97.38%,比基于Curvelet变换、Contourlet变换等方法得到的识别率提高1%左右。; 徐科王磊王璟瑜; 关键词：热轧钢板特征提取多尺度几何分析

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王璟瑜